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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于JPEG图像压缩标准的优化方法和图像质量评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120769045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511255714.1，技术领域涉及：H04N19/124；该发明授权一种基于JPEG图像压缩标准的优化方法和图像质量评估方法是由马凯光;刘舸昕设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于JPEG图像压缩标准的优化方法和图像质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于JPEG图像压缩标准的优化方法和图像质量评估方法，将整个码率区间等距划分成100个码率点以对应JPEG的100个质量指标值QF；针对每个QF，采用反向传播机理生成一组最优量化表；对于其它码率点，基于曲线拟合得到最优量化表；迭代中损失函数计算考虑边缘加权；另外，基于人眼的“恰可察觉差异”提出一种新的图片质量评估指标：“恰可察觉失真”JPD，该方法仅针对那些像素失真大于预设失真度阈值的才进行累计；并进一步针对JPEG在低码率压缩时所常呈现特有的块状效应，将其考虑进JPD的失真累计中，进一步扩展为JPD‑B。

本发明授权一种基于JPEG图像压缩标准的优化方法和图像质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于JPEG图像压缩标准的优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，将自然图像的整个码率区间等距划分成100个码率点，由低到高分别对应100个质量指标值； S2，设置总损失函数，总损失函数值为图像质量损失和加权后的码率项之和；其中码率项权重通过人工调整，使优化完的可学习量化表的码率与质量指标值规定的码率之间的误差小于预设误差阈值； S3，针对每一个质量指标值，采用人工智能卷积神经网络中的反向传播数学机理，经由同步迭代运算的方式在JPEG框架上生成一组最优量化表，每组最优量化表均包括一个亮度量化表和一个色度量化表；在反向传播迭代优化过程中，每一次迭代均对最优量化表中的所有量化参数同步更新，直至优化效果达到饱和；重复前述迭代过程，直至输出所有质量指标值对应的最优量化表； S4，将所有质量指标值对应的码率作为自变量，对应的最优量化表中每个位置的量化参数分别作因变量，进行曲线拟合以得到每个量化参数的拟合曲线； S5，对于任意码率，通过步骤S4中的每个量化参数的拟合曲线，计算得到该码率对应的量化参数值，生成相应的亮度量化表和色度量化表，得到该码率对应的最优量化表。

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